Python: бинаризация последовательных 2D-изображений TIF в 3D-изображение, которое можно вращать перетаскиванием. ⇐ Python

[Anonymous]

Еще несколько лет назад 2D-изображение КТ (черно-белое) можно было объединить с помощью приведенного ниже кода.

Код: Выделить всё

import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

импортировать Pyvista как PV

Код: Выделить всё

all = np.stack([
imageio.imread("dataset_{:02d}.tif".format(n)) > 100
for n in range(30) ], axis=0)

image3d = pv.Plotter(notebook=False)
image3d.add_mesh(...)
image3d.show([pv.VoxelData(pict).threshold("value", (0.5, 1.0))], wait=False)

pv.show([pv.VoxelData(pict).threshold("value", (0.5, 1.0))], wait=False)

Это дало нам 3D-изображение, и мы могли свободно вращаться с помощью перетаскивания. Однако в последнее время pyvista не работает. Поскольку я не хочу возвращаться к прежней версии, я хочу сделать то же самое с новейшей версией Python. Вы знаете, как это сделать? Мне жаль, что я не смог найти в Интернете образцы последовательности изображений в формате tif, которые представляют собой фрагменты трехмерного изображения. (Я обнаружил, что большинство загружаемых рисунков представляют собой слишком много файлов.)
Здесь я попробовал использовать простой код, как показано ниже, но он тоже не сработал.

Код: Выделить всё

import numpy as np
import plotly.graph_objects as go

data = np.random.rand(100, 100, 100)
x, y, z = np.indices(data.shape)
values = data.flatten()

mask = values > 0.5
x, y, z = x[mask], y[mask], z[mask]

fig = go.Figure(data=go.Scatter3d(
x=x,
y=y,
z=z,
mode='markers',
marker=dict(size=2, color='blue', opacity=0.5)
))

fig.update_layout(scene=dict(
xaxis_title='X-axis',
yaxis_title='Y-axis',
zaxis_title='Z-axis'
))

fig.show()

Вы можете мне помочь??

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... -rotate-by